激光 闪电自动语音识别 一个基于PyTorch-Lightning的MIT许可ASR研究库，用于开发端到端ASR模型。 介绍 是用于高性能AI研究的轻量级包装器。 PyTorch非常易于使用，可以构建复杂的AI模型。 但是一旦研究变得复杂，并且诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能会引入错误。 PyTorch Lightning恰好解决了这个问题。 Lightning构造了您的PyTorch代码，因此它可以抽象出培训的详细信息。 这使AI研究具有可扩展性，并且可以快速迭代。 该项目是使用PyTorch Lightning实现asr项目的示例。 在这个项目中，我训练了一个模型，该模型包括一个带有联合CTC注意的构象编码器+ LSTM解码器。 所述LASR装置升ighthning一个utomatic小号peechřecognition。 我希望这可以成为那些研究

PyTorch Tabular旨在使利用Tabular数据进行的深度学习变得容易，并且现实世界中的案例和研究都可以访问。 库设计背后的核心原则是： 低电阻可用性 轻松定制 可扩展且易于部署 它建立在PyTorch （显然）和PyTorch Lightning等巨头的肩膀上。 目录 安装 尽管安装中包括PyTorch，但最好的推荐方法是从首先安装PyTorch，为您的计算机选择正确的CUDA版本。 一次，您已经安装了Pytorch，只需使用： pip install pytorch_tabular[all] 安装带有额外依赖项的完整库。 和 ： pip install pytorch_tabular 裸露的必需品。 pytorch_tabular的源代码可以从Github repo仓库_下载。 您可以克隆公共存储库： git clone git://github.com/ma

FaceShifter —非官方的PyTorch实施 非官方实现借助。 在本文中，有两个用于全流水线的网络，即AEI-Net和HEAR-Net。 我们仅实现AEI-Net，这是用于人脸交换的主要网络。 数据集 准备资料 您需要下载并解压缩： CelebA-HQ（） VGGFace（） 预处理数据 预处理代码主要基于Nvidia的FFHQ预处理代码。 您可以使用多种处理功能修改我们的预处理程序，以更快地完成预处理步骤。 # build docker image from Dockerfile docker build -t dlib:0.0 ./preprocess # run docker container from image docker run -itd --ipc host -v /PATH_TO_THIS_FOLDER/preprocess:/workspace -v

pytorch-lightning 1.7.0离线文献。 官方网站：https://www.pytorchlightning.ai/ Github地址：https://github.com/PyTorchLightning 这个文档是html格式的，下载后直接解压，双击index.html，然后就可以开始查阅了，非常方便。本地查询速度快，大大提高开发效率。 pytorch-lighting（简称pl），它其实就是一个轻量级的PyTorch库，用于高性能人工智能研究的轻量级PyTorch包装器。缩放你的模型，而不是样板。 它可以清晰地抽象和自动化ML模型所附带的所有日常样板代码，允许您专注于实际的ML部分（这些也往往是最有趣的部分）。除了自动化样板代码外，Lightning还可以作为一种样式指南，用于构建干净且可复制的ML系统。 Lightning makes coding complex networks simple.

动画化神经网络的优化轨迹 loss-landscape-anim允许您在神经网络的损耗格局的2D切片中创建动画优化路径。 它基于 ，如果要添加自己的模型，请遵循其建议的样式。 请查看我的文章以获取更多示例和一些直观说明。 0.安装 从PyPI： pip install loss-landscape-anim 从源头上讲，您需要。 克隆此存储库后，请运行以下命令以安装依赖项。 poetry install 1.基本范例 使用提供的和默认的多层感知器MLP模型，您可以直接调用loss_landscape_anim来获得示例动画GIF，如下所示： # Use default MLP model and sample spirals dataset loss_landscape_anim ( n_epochs = 300 ) 注意：如果您在笔记本电脑上使用它，请不要忘记在顶部包括以

自监督算法的Pytorch-Lightning实现 这是一个实现，和使用。可以对配置进行调整，以实现一系列可能的自我监督实现。 我们最近添加了必要的功能来运行和进行比较。 有关更多详细信息，请参见博客文章。 安装 确保你在一个新的很conda或venv环境中，然后运行： git clone https://github.com/untitled-ai/self_supervised cd self_supervised pip install -r requirements.txt 复制我们的结果 您可以通过运行python train_blog.py复制我们博客文章的结果。 z和z'之间的余弦相似度报告为step_neg_cos （对于负面示例）和step_pos_cos （对于正面示例）。分类准确性报告为valid_class_acc 。 入门 要开始在STL-10（默认配置）上使用

对比学习方法 支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。 有什么可用的？ 使用SimCLR进行对比学习预训练 通过停止梯度进行在线线性评估 Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合精度等） 在GPU装置上收集负片以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动） 使用加快数据加载速度（以使用更多GPU内存为代价） SimCLR多分辨率农作物 SimCLR + 预训练后线性评估（通常得出1-1.5％的准确度点） 工作于： 结果 模型 方法 数据集 时代 批 温度 多作 大理 监督下 在线线性评估 预训练后线性评估 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 70.74 71.02 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 :check_mark_button: